Rasters desde GEE

Se descargaron archivos .tif desde Google Earth Engine.

El primer raster fue para la zona de Algarrobo con un Ă¡rea de 23km2. Se uso la misma Ă¡rea para cada poblaciĂ³n

ExportaciĂ³n de imagen a Google Drive

ImportaciĂ³n de Rasters a R Studio

Temporada Verano 2015:

R_summer15 <-raster("~/Documents/R Studio/pyrifera/rasters/rasters_algarrobo/summer15_alg.tif")

summer15 <- data.frame("Lon"=coordinates(R_summer15)[,1],
                       "Lat"=coordinates(R_summer15)[,2],
                       "Values"=values(R_summer15),
                       "Season"="Summer15")

Se realizĂ³ para cada temporada del periodo Verano2015-Invierno2019 y se unieron en un dataframe

kelp_alg_raw <- bind_rows(summer15, autumn16, winter16, spring16,    
                          summer17, autumn18, winter18, spring18, 
                          summer18, autumn19, winter19)

Y se removieron todos los valores == 0

kelp_alg <- kelp_alg_raw %>% filter(Values>0)

Para Algarrobo

ggplot() +
  theme_bw() +
  geom_bin2d(data = kelp_alg, aes(x = Lon, y = Lat), bins = 30) +
  scale_fill_gradientn(colours = kelp_palette, name = "Kelp Index", n.breaks = 4) +
  geom_path(data = alg_map, mapping = aes(x = long, y = lat, group = group)) +
  coord_quickmap(xlim = c(-71.745,-71.645), ylim = c(-33.4,-33.34), expand = FALSE) +
  xlab("Longitud") +
  ylab("Latitud") +
  labs(title = "Algarrobo") 

6 Distintas poblaciones

Datos de SST MODIS

Datos de temperatura superficial obtenidos de https://oceancolor.gsfc.nasa.gov/l3/ para:
Longitud (-70,-75)
Latitud (-17,-56)

Verano 2015

sst_SNSU15 <- raster("~/Documents/R Studio/pyrifera/MODIS/SST_chileMODIS.SST.2015.SNSU.nc", 
                     varname = "sst")
smr15 <- data.frame("Lon"=coordinates(sst_SNSU15)[,1],
                    "Lat"=coordinates(sst_SNSU15)[,2],
                    "SST"=values(sst_SNSU15),
                    "Season"="Summer15")

Todas las temporadas

SST_CHL <- bind_rows(smr15, aut16, win16, spg16,
                     smr16, aut17, win17, spg17,
                     smr17, aut18, win18, spg18,
                     smr18, aut19, win19)

40 Poblaciones

Excluye las poblaciones ya mostradas y se encuentran entre:
Latitud: -41.48, -33.34
Longitud: -73.98, -71.62

kelp40 <- readRDS("~/Documents/R Studio/pyrifera/data/13ene/kelp40")
SST_CHL <- readRDS("~/Documents/R Studio/pyrifera/data/SST_CHL.rds")
CHL <- readRDS("~/Documents/R Studio/pyrifera/data/13ene/CHL_bcn")

SST40 <- SST_CHL %>% 
  filter(Lon > -73.98 & Lon < -71.62, Lat > -41.48 & Lat < -33.34) %>% 
  filter(!is.na(SST)) %>% 
  filter(!(Lon > -73.1 & Lon < -71.5 & Lat > -41.48 & Lat < -37.42))

CHL40 <- CHL %>% filter(long > -73.98 & long < -71.62,
                        lat > -41.48 & lat < -33.34)

KD y SST

ggplot() +
  theme_bw() +
  geom_tile(data = SST40, aes(x = Lon, y = Lat, fill = SST)) +
  scale_fill_gradient2(low = "#2C7BB6", mid = "#5d567c", high = "#D7191C", midpoint = 14.5,
                       n.breaks = 6, limits = c(8,30), name = "SST (ºC)") + 
  new_scale("fill") + #ggnewscale
  geom_bin2d(data = kelp40, aes(x = Lon, y = Lat), bins = 200) +
  scale_fill_gradientn(colours = kelp_palette, name = "KD Total", n.breaks = 4, limits = c(1,36)) +
  geom_polygon(data = CHL40, mapping = aes(x = long, y = lat, group = group)) +
  coord_quickmap(xlim = c(-73.98,-71.62), ylim = c(-41.48,-33.34), expand = FALSE) +
  xlab("Longitud") +
  ylab("Latitud") +
  labs(title = "KD Total de 40 poblaciones",  subtitle = "Temporada Verano2015-Invierno2019") +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5)) 

KD y SST Algarrobo

ggplot() +
  theme_bw() +
  geom_tile(data = SST_alg, aes(x = Lon, y = Lat, fill = SST)) +
  scale_fill_gradient2(low = "#2C7BB6", mid = "#5d567c", high = "#D7191C", midpoint = 14.62,
                       n.breaks = 6, limits = c(8,30), name = "SST (ºC)") + 
  new_scale("fill") + #ggnewscale
  geom_bin2d(data = kelp_alg, aes(x = Lon, y = Lat), bins = 50) +
  scale_fill_gradientn(colours = kelp_palette, name = "KD Total", n.breaks = 4, limits = c(1,36)) +
  geom_path(data = CHL_alg, mapping = aes(x = long, y = lat, group = group)) +
  coord_quickmap(xlim = c(-71.74,-71.65), ylim = c(-33.40,-33.34), expand = FALSE) +
  xlab("Longitud") +
  ylab("Latitud") +
  labs(title = "KD Acumulado de Algarrobo",  subtitle = "Temporada Verano2015-Invierno2019") +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5))

Observando los datos de KD y SST de Algarrobo para cada temporada y considerando que un punto con un KD >= 11 se considera significativo, se pueden hacer grĂ¡ficos mĂ¡s especĂ­ficos

El verano 2015 tiene el KD mĂ¡s alto (34) El otoño 2016 tiene la mayor cantidad de puntos

K11_alg <- kelp_alg %>% filter(Values >= 11)
summary(K11_alg)

K11_S15 <- K11_alg %>% filter(Season == "Summer15")
summary(K11_S15)
K11_A16 <- K11_alg %>% filter(Season == "Autumn16")
summary(K11_A16)

SST_S15 <- SST_alg %>% filter(Season == "Summer15")
SST_A16 <- SST_alg %>% filter(Season == "Autumn16")

KD y SST Algarrobo para las temporadas Verano2015 y Otoño2016

Futuro

Crear un registro de las poblaciones de Macrocystis desde PerĂº hasta Chiloe en ojalĂ¡ un periodo mayor a 5 años.

  • DinĂ¡micas interanuales y estacionales.
  • DinĂ¡micas poblacionales
    • RelaciĂ³n entre el crecimiento y la densidad
    • RecolonizaciĂ³n y permanencia
  • DinĂ¡micas metapoblacionales
  • DinĂ¡micas entre parches
  • DeterminaciĂ³n de eventos extremos y su efecto en la poblaciĂ³n local

Problema

No tenemos los nombres de las ecorregiones para PerĂº y el norte